近年来，由于大数据等新兴技术和理念普及，电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托，以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷，以最大化的服务于企业的决策和运营。为此，很多企业聘请了专门的团队，或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说，比如电商行业，客户数据是至关重要的一环，对于客户数据的利用能够很大程度决定企业营销计划的成功概率，此番也催生了“客户画像”概念的诞生。因此，如何有效的利用现有标签数据进行分析，以赋能客户画像的优化是很多企业都关心的问题。本篇就以真实案例为大家分享店铺的标签数据对于客户画像的妙用。
首先，我们可以以“宝贝详情”为依据，为商品打上标签。比如我们合作的某童鞋商家的一款女童时尚休闲鞋，被打上了“26-30中童”“橡胶”“PU”“休闲鞋”等标签。并且在宝贝详情中是有对应关键词和行列数据的。
那么第二步就是商品的会勾引到。这一步是打造客户画像的基石。我们可以针对相应数据标签的商品，看去年同期购买过的客户今年是否有回购，分析相关回购率数据。若未回购的，可以做营销引导回购。针对已经回购的客户，分析购买商品的具体数据，比如类目等，来分析客户购买趋势。
第三步就是数据的最后采集，以打造客户画像。通过对商品打上标签，从而对购买商品的客户打上标签，通过分析客户购买的商品数据，来分析其消费习惯。通过数据的累积和细分，构建店铺客户的人物画像，为后期实现精准化营销做铺垫。
但要注意的是，此类应用对于很多“通用型”商品需更多的考量，比如店铺的商品类型单一，或是商品虽然多，在每一种类目比较单一却在类目间大相庭径。如百货类店铺，卖锅的同时还卖电脑，就无法判定买锅的人的具体潜在需求，无法精准化对应。因此，还是需要依照更多的数据分析工作。
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